package spark_class_study.sparkMLlib_study

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrices, Vectors}
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
object data_type {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

   //  使用mllib的主要数据类型


    //  创建一个密集本地向量
    val dv=Vectors.dense(1.0,0.0,3.0)

    //  创建本地稀疏向量
    val sv1=Vectors.sparse(3,Array(0,2),Array(1.0,3.0))

    //  通过指定非零项目,创建稀疏本地向量
    val sv2=Vectors.sparse(3,Seq((0,1.0),(2,3.0)))

    //  创建带有正标签和密集向量的标注点
    val pos=LabeledPoint(1.0,Vectors.dense(1.0,0.0,3.0))

    //  创建带有负标签和稀疏向量的标注点
    val neg=LabeledPoint(0.0,Vectors.sparse(3,Array(0,2),Array(1.0,3.0)))

    //  创建一个3行2列的密集矩阵
    val dm=Matrices.dense(3,2,Array(1.0,3.0,5.0,2.0,4.0,6.0))

  }

}
